تنظيم الهوية: البناء باستخدام المصادر المفتوحة

في المشهد الرقمي اليوم، يعد إدارة التحقق من الهوية تحديًا معقدًا. تحتاج الشركات إلى نظام مرن وقابل للتطوير وآمن للتعامل مع احتياجات التحقق المتنوعة، بدءًا من عمليات التحقق الأساسية للهوية وحتى الامتثال الكامل لـ KYC/AML. بدلاً من الاعتماد على حلول البائعين الاحتكارية، يتجه العديد من المؤسسات إلى تنظيم الهوية – وهي عملية تنسيق خدمات الهوية المتعددة في سير عمل موحد. يستكشف هذا المقال بناء محرك لتنظيم الهوية باستخدام أدوات مفتوحة المصدر قوية.

الخلاصة الرئيسية 1: يوفر تنظيم الهوية المرونة، مما يتيح لك استبدال مكونات التحقق الفردية دون تعطيل النظام بأكمله.

الخلاصة الرئيسية 2: توفر الأدوات مفتوحة المصدر وفورات في التكاليف وتحكمًا أكبر في البنية التحتية للهوية الخاصة بك، ولكنها تتطلب خبرة داخلية.

الخلاصة الرئيسية 3: تعد بنية الخدمات المصغرة أمرًا بالغ الأهمية لقابلية التوسع والمرونة في تنظيم الهوية.

الخلاصة الرئيسية 4: يتيح تدفق البيانات باستخدام أدوات مثل Kafka المعالجة في الوقت الفعلي وسير العمل القائم على الأحداث.

لماذا بناء محرك لتنظيم الهوية؟

غالبًا ما تقدم حلول التحقق من الهوية التقليدية قيودًا: سير عمل صارم، والاعتماد على البائع، ونقص التخصيص. يعالج محرك تنظيم الهوية هذه المشكلات عن طريق فصل خدمات الهوية وربطها من خلال مستوى تحكم مركزي. يوفر هذا النهج العديد من المزايا:

• المرونة: دمج طرق التحقق الجديدة بسهولة (مثل عمليات التحقق البيومترية، والتحقق من المستندات) حسب الحاجة.
• قابلية التوسع: التعامل مع أحجام التحقق المتزايدة دون اختناقات في الأداء.
• المرونة: عزل الأعطال والحفاظ على وقت تشغيل النظام حتى في حالة حدوث مشكلات في الخدمات الفردية.
• تحسين التكلفة: اختر أفضل الخدمات من فئتها وتجنب الاعتماد على البائع.
• التخصيص: قم بتخصيص سير عمل التحقق ليناسب متطلبات العمل المحددة وملفات تعريف المخاطر.

مجموعة المصادر المفتوحة: المكونات الأساسية

يتطلب بناء محرك لتنظيم الهوية عدة مكونات رئيسية. فيما يلي مجموعة المصادر المفتوحة الشائعة:

• Apache NiFi: نظام قوي لتدفق البيانات لأتمتة حركة البيانات وتحويلها. يعمل NiFi كمحرك تنسيق مركزي، ويحدد وينفذ سير عمل التحقق.
• Apache Kafka: منصة دفق موزعة لبناء خطوط بيانات في الوقت الفعلي وتحليلات الدفق. يسهل Kafka الاتصال غير المتزامن بين الخدمات المصغرة.
• Kubernetes: منصة تنسيق حاويات لأتمتة نشر وتوسيع نطاق وإدارة تطبيقات الحاويات. يوفر Kubernetes البنية التحتية لتشغيل الخدمات المصغرة.
• الخدمات المصغرة: خدمات فردية قابلة للنشر بشكل مستقل مسؤولة عن مهام التحقق المحددة (مثل التحقق من المستندات، وفحص AML).
• بوابة API: نقطة دخول مركزية للتطبيقات الخارجية للوصول إلى محرك تنظيم الهوية.

البنية: نهج الخدمات المصغرة

إن أساس محرك تنظيم الهوية القابل للتطوير هو بنية الخدمات المصغرة. يتم تغليف كل مهمة تحقق داخل خدمتها الخاصة، والتواصل مع الخدمات الأخرى عبر واجهات برمجة التطبيقات (API) أو قوائم الانتظار الرسائل (Kafka). فيما يلي مثال مبسط:

1. يبدأ تطبيق خارجي طلب تحقق من خلال بوابة API.

2. توجه بوابة API الطلب إلى Apache NiFi.

3. يقوم NiFi بتنسيق سير العمل، واستدعاء الخدمات المصغرة المناسبة (مثل خدمة التحقق من المستندات، وخدمة فحص AML).

4. تتواصل الخدمات المصغرة مع بعضها البعض عبر Kafka (على سبيل المثال، تنشر خدمة التحقق من المستندات حدثًا، وتشترك خدمة فحص AML في الحدث).

5. يجمع NiFi النتائج من كل خدمة مصغرة ويعيد قرار التحقق النهائي إلى بوابة API.

تنفيذ سير العمل باستخدام Apache NiFi

Apache NiFi يتفوق في تحديد وتنفيذ تدفقات البيانات المعقدة. يمكنك تصميم سير العمل بصريًا باستخدام واجهة السحب والإفلات من NiFi. تشمل معالجات NiFi الرئيسية لتنظيم الهوية:

• InvokeHTTP: استدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية (مثل خدمات التحقق من المستندات).
• ExecuteStreamCommand: تنفيذ أوامر أو نصوص shell.
• PublishKafka: نشر الرسائل إلى موضوعات Kafka.
• ConsumeKafka: الاشتراك في موضوعات Kafka.
• RouteOnAttribute: توجيه البيانات بناءً على قيم السمات (مثل رمز البلد، ونوع المستند).
• MergeContent: دمج البيانات من مصادر متعددة.

على سبيل المثال، قد يتدفق NiFi:

1. استقبال طلب تحقق.
2. استخراج البيانات من الطلب.
3. استدعاء خدمة التحقق من المستندات عبر InvokeHTTP.
4. إذا كان المستند صالحًا، فقم بنشر حدث "DocumentVerified" إلى Kafka.
5. الاشتراك في حدث "DocumentVerified" واستدعاء خدمة فحص AML.
6. تجميع النتائج من كلا الخدمتين وإرجاع حكم نهائي.

تدفق البيانات باستخدام Kafka

Kafka يعمل كنظام عصبي مركزي لمحرك تنظيم الهوية، مما يتيح الاتصال غير المتزامن وسير العمل القائم على الأحداث. يمكن لكل خطوة تحقق نشر الأحداث إلى Kafka، مما يسمح للخدمات الأخرى بالتفاعل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال:

• تنشر خدمة التحقق من المستندات حدث “DocumentVerificationCompleted”.
• تشترك خدمة فحص AML في هذا الحدث وتبدأ عمليات فحص AML.
• تشترك خدمة الكشف عن الاحتيال في كلا الحدثين وتحلل البيانات بحثًا عن أنماط مشبوهة.

كيف يساعد Didit

يوفر Didit مجموعة قوية من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وحزم تطوير البرامج (SDKs) التي تتكامل بسلاسة مع محرك تنظيم الهوية مفتوح المصدر الخاص بك. يمكن استدعاء العناصر الأولية للهوية الأساسية لدينا (التحقق من الهوية، واكتشاف الحيوية، وفحص AML) عبر معالج InvokeHTTP من NiFi أو مباشرة من خلال الخدمات المصغرة الخاصة بك. إن نهج Didit الذي يركز على المطورين، والتسعير الشفاف، والأداء العالي يجعله لبنة بناء مثالية للبنية التحتية للهوية الخاصة بك. مع Didit، يمكنك التركيز على تنسيق سير العمل بينما نتعامل نحن مع تعقيدات التحقق من الهوية. نقدم أيضًا طبقة مجانية لتبدأ!

هل أنت مستعد للبدء؟

يمكن أن يكون بناء محرك لتنظيم الهوية باستخدام أدوات مفتوحة المصدر مهمة معقدة، ولكن الفوائد - المرونة وقابلية التوسع وتوفير التكاليف - كبيرة. استكشف الأدوات المذكورة في هذا المنشور، وفكر في الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بـ Didit لتسريع تطويرك.

المصادر:

• وثائق API الخاصة بـ Didit
• Apache NiFi
• Apache Kafka
• Kubernetes